CMOS图像传感器是当今应用最普遍、重要性最高的传感器之一。安防监控是CMOS图像传感器的重要应用领域，安防监控离不开视觉信息的获取，必须依赖图像传感器。据悉，随着整个安防监控行业规模的不断扩大，预估到2020年该领域CMOS图像传感器的市场规模将达到9.12亿美元，占到行业市场份额的6%。另外，在AI技术的驱动下，CMOS图像传感器在各个领域的应用广度会持续增加。
在日前召开的2019年中国国际工业博览会上，一款五亿像素智能视频瞭望相机亮相会场。据介绍，人眼能分辨的极限像素是1.2亿，而这款五亿级像素相机通过采用创新技术面，对多路CMOS图像传感器成像，能捕获极其细致入微的图像细节。举个例子，即便在几万人的体育场内，拍摄一幅全景照片也可获得每张人脸的清晰图像。如果加上人工智能的助力，还能进行海量数据人脸等目标的检测与识别，瞬间发现特定目标。
复旦大学微电子学院工程与应用技术研究院教授曾晓洋领导团队成功自主研发的五亿级像素云相机系统。资料图
据了解，该相机基于一款五亿级像素云相机系统。该系统是复旦大学和中国科学院长春光学精密机械与物理研究所协同创新的最新科研成果。
研发人员表示，看得清和看得广，对传统相机来说是一对矛盾。把两千万像素分配到一万个人身上，每个人像就只有20个像素，一定无法看清楚人体目标了。而要同时满足超远距离拍摄、超高清细节、超快速成像的需求，还得从大幅提高相机像素入手。
五亿级像素云相机系统的出现，从技术层面打破了传统拍照的定式规则。
几年前，在军方资助下，美国研发出世界上第一台亿级像素相机，其运用的“阵列外拼接成像原理”将千万级像素照片进行软件拼接，CMOS图像传感器呈阵列式分布，相互错开、互补排列，最终通过后续软件图像拼接得到完整的大视场超高分辨率视频和图像。但高像素光学镜头的阵列排布大大增加了相机体积。
顺着这个思路，当像素提升到五亿级时，尤其是需要视频图像时，相机系统体积会变得非常大，并且实时视频拼接基本上不可能实现。研发团队认为，这个方案潜力有限。
经过长时间研究，研发团队实现了一种创新性的亿极像素成像技术。同样还是拼接成像原理，但研发人员使用了创新的共心复合尺度的光学成像方案，将阵列式的光学成像镜头大幅缩减，并采用两级分光成像来进行多路CMOS图像传感器成像。据悉，除了超高分辨率的照片，这款高性能云相机拍同样分辨率的实时视频也不在话下。
据透露，自主创新的海量数据视频图像硬件拼接专用芯片、人工智能处理硬件加速引擎专用芯片，是研发团队让五亿级像素云相机系统能拍照、拍视的独门秘籍。功耗降下来、体积小下来全靠芯片技术，把上述两款芯片做出来是实现整个系统技术突破的核心。
据介绍，这款相机系统在国防、安防和民用等领域都具有广泛的应用前景。
就大城市安防应用而言，传统安防监控系统把城市区域分割成了一个又一个的小方块，遍布大街小巷的摄像头对每一个小区域进行实时监控，但因为太分散，系统很难对街道、机场、地铁等视域宽阔的公共场所中的车流、人流等进行整体性的评估和预判。而五亿级像素云相机系统的加入，可有效解决这个传统安防监控方案的痛点。
例如，在上海中心合适位置布置该系统，可实时掌握整个外滩的大人流分布情况，从而极大助力在特殊时期警力更有针对性的安排，更有效地防范意外事件的发生。不过，出于安防和个人隐私的保护需求，超高像素云相机的出现，也对未来相关法律法规的跟进提出了要求。
据了解，目前，三/五亿级像素云相机已投入工业量产，它们作为五亿级像素相机的探路者和试验田，率先在各个相关领域发挥作用。